最近在翻模型评测相关的资料看到一篇题为《重新评估前沿 AI 物理能力》的论文一下就把我拉回一年前踩过的那些坑。过去一年里我自己也复现过不少“模型物理理解”评测得到的分数看起来都挺漂亮但一旦把评测任务从“静态选择题”换成“动态物理场景”模型的表现就像换了个人。这篇论文做的正是这件事它没有推出新模型而是把前沿模型放到一批可控、可标注、带反事实场景的物理世界里重新测了一遍结论是“现有分数显著高估了 AI 的物理能力”。这篇文章不打算从头到尾复述论文而是想从我的视角把它背后的评估思路拆开讲清楚为什么需要重新评估、论文的任务体系是怎么设计的、关键结论有哪些以及普通工程师能否自己搭一套轻量版的物理能力评测。如果你在做模型评估、具身智能、世界模型或者科学 AI 方向这篇应该能帮你少走不少弯路。1. 为什么“重新评估”会成为刚需先给 AI 物理能力祛魅1.1 语言模型会讲物理不等于它懂物理现在随便问一个主流大模型“鸡蛋从桌上掉下来会发生什么”它能给你一段结构完整的回答先说受重力影响再说撞击桌面时的形变最后补一句“碎片可能飞溅”。听起来很像那么回事但这只是语言层面的合理排列。如果你把问题改成“一个 L 型滑块从 30 度斜坡滑下撞到挡板后反弹请预测 1.5 秒后滑块质心的 x 坐标”模型大概率会开始一本正经地胡编而且很难意识到自己在胡编。这两者的差异本质上是“背过菜谱”和“真的会掌勺”的差异。语言模型从互联网语料里学到过大量物理问答模板它擅长的是根据文本上下文生成最像样的回答而不是在内部维护一套连贯的物理因果模型。这篇论文的核心动机就是戳破这种幻觉你不能再靠“听起来合理”来判断模型是否具备物理能力必须把它按进一个能验证真伪的场景里看它实际输出是否跟物理规律一致。1.2 现有基准的问题高分可能是记忆与走捷径论文里没有直接点名批评某几个公开榜单但熟悉评测的人都知道现有物理类基准普遍存在四个问题。第一是静态题库泄露。很多题目是人工整理后放进测试集的模型训练语料里可能早就有过原题或相似题这等于开卷考试。第二是选项设计太弱。我在复现时就发现部分选择题根据语言风格就能排除错误项比如“物体不可能凭空消失”这种通用逻辑根本不需要算物理。第三是缺少反事实检验。多数题目只问一种结果模型即使靠记忆蒙对了也无法证明它理解结果的因果路径。第四是语言先验兜底。很多物理常识跟语言统计规律高度重合模型不用隐含物理模型也能用“石头比羽毛重”“水往低处流”这类先验蒙混过关。换句话说传统评测里“高分”这件事区分不出模型到底是靠物理推理做对的还是靠语言捷径做对的。这篇论文把这种“幸存者偏差”点破了所以我才说重新评估是一个刚需而不是学术上的重复劳动。1.3 物理能力为什么值得单独考有人会问让语言模型学物理是不是有点跑偏我的看法是不仅没跑偏反而是接下来几年绕不开的问题。物理能力直接牵扯三个非常实际的方向。第一个是具身智能。机器人做抓取、推箱子、叠衣服每一步都涉及接触、摩擦、受力预测模型如果连“推动方块后它会走多远”都估不准上层规划再精巧也没用。第二个是世界模型。视频生成、端到端决策这类任务本质要求模型对环境动态有可泛化的理解物理规律是最稳定的一层环境动态。第三个是科学 AI。材料设计、流体模拟、实验反事实推断都需要模型在连续物理空间里做数值级别的推理而不只是做文字上的定性描述。所以物理能力评估不是学院派自嗨。它直接决定了我们能不能把一个模型从“聊天助手”升级成“能动手干活的智能体”。这篇论文把物理能力单独拎出来测相当于在给这条升级路线画了一张能力边界图。2. 论文的评估框架从一张总分变成三层任务金字塔2.1 第一层物理感知——模型看没看见论文把物理能力拆成了三层最底层是物理感知。任务形式通常是给模型一张合成场景截图或一段短视频让它回答场景里有几个物体它们分别是什么形状大概在什么位置速度方向朝哪边有没有发生碰撞这一层在技术上其实不太难因为现代视觉语言模型的特征提取能力已经很强。论文的实验结果也符合我的预期主流模型在感知类任务上准确率相对较高能正确识别物体类别、颜色、位置这些表面属性。但注意这里已经埋了一个隐患感知准确率高不代表感知结果被真正用于后面的物理推理。很多模型能“看见”小球但看完就忘这是我在复现时反复遇到过的情况。2.2 第二层物理理解——模型懂不懂规律第二层是物理理解考的是“能不能基于感知结果进行单步、定性的物理判断”。比如遮挡物后面是否会掉落斜坡上两个质量不同的方块加速度谁大谁小两个物体相撞后哪个会先停下来如果摩擦系数翻倍滑行距离会变短还是变长这一层开始出现明显分化。模型对单步、对称性强的判断通常还能应付比如“更重的物体受到的重力更大”。可是一旦涉及数值比较比如“A 的质量是 B 的三倍但 B 的速度是 A 的五倍谁更停下来得更晚”模型的准确率就明显下滑。这层考的不是计算而是对物理关系的定性排序能力模型在这个维度上表现远没有感知层稳定。2.3 第三层物理推理——模型算不算得准最顶层是物理推理也是全文最残酷的部分。任务形式包括多步运动预测、反事实轨迹推断、稳定性判断和规划。比如给定初始位置、质量、摩擦系数和初速度让模型预测 2 秒后所有物体的位置和速度或者改变某个约束条件后重新预测轨迹再或者让模型设计一个斜坡角度让小球最终能滚进目标区域。论文结果显示主流模型在这一层“几近崩坏”。误差非常大而且不是随机的小误差而是系统性的偏离。比如动量守恒场景中模型预测的小球速度变化方向可能是对的但数值完全离谱多步预测中第一步还行第二步之后就开始违反能量守恒反事实任务里模型经常搞不清“如果没撞到”和“如果撞到了”之间的差异。这里我想特别强调一点不能简单把原因归为“模型参数还不够大”。同样的模型在符号逻辑推理上能做得不错但遇到连续物理模拟就不行。这说明当前主流架构在处理连续数值状态演化、长期因果链和多物体交互上存在结构性短板而不是单纯“再堆数据就能解决”的问题。2.4 为什么选合成物理环境而不是真实视频论文放弃了真实视频数据集转而用合成物理引擎生成场景这个选择我完全理解而且觉得是这篇论文最关键的实验设计决策。合成环境有几个天然优势。第一ground truth 免费物理引擎里每个物体的位置、速度、质量都是已知的标注成本几乎为零。第二可控变量可以精确改变质量、摩擦系数、初速度单独验证模型对某一个物理变量的敏感性。第三能生成反事实场景真实视频里很难找到“重力减半”或“物体穿模反弹”的场景但合成引擎随时可以造出来。第四杜绝数据泄露合成渲染图跟互联网语料的分布差异很大模型很难靠记忆做对。当然代价是合成与真实之间存在 sim-to-real gap论文也承认它衡量的是理想物理世界下的能力而不是完整真实世界的物理能力。但考虑到评估目标是把“物理推理能力”单独抽出来测这个取舍是值得的。3. 关键结论与实际影响模型到底卡在哪个环节3.1 结论一越接近数值计算表现越接近崩溃论文给出的核心结论用一句话概括从定性到定量模型的物理能力断崖式下跌。在感知层模型可以给出不错的定性描述在理解层单步定性判断勉强可用但只要任务开始要求“给一个具体数字”模型就崩。这个现象我在前面的复现中也遇到过让模型比较两个物体的质量它能答对“谁更重”让模型计算“重多少倍”它就开始瞎猜。定量能力要求模型在内部完成连续数值运算但语言模型本质上是一个离散 token 生成器它对精确数值的表示和运算逻辑都天然吃亏。这不是某一款模型的问题而是这一类架构的系统性问题。论文在多个主流模型上都观察到了类似趋势说明它具备跨模型的一致性不是某个模型的偶然缺陷。3.2 结论二模型缺乏自洽的物理世界模型比数值崩溃更值得警惕的是模型缺乏一个自洽的内部物理世界模型。这句话听起来有点抽象我拆成三种典型失败模式来解释。失败模式一是局部合理、全局矛盾。模型能预测出第一步小球的位移但第二步计算时完全不参考第一步的结果导致整条轨迹违反能量守恒。这说明它的输出更像“一句一句凑出来的合理话术”而不是从全局物理状态推导出来的结果。失败模式二是因果方向搞反。在反事实问题中模型经常把结果当成原因。比如问“如果挡板没有被撞倒小球会往哪边弹”模型会按照“挡板被撞倒后的情况”回答说明它根本没有真正建立“原因-结果”的因果路径。失败模式三是过度依赖表面特征。模型对物体的颜色、形状极度敏感只要把这些表面属性换掉即使质量、速度、摩擦系数完全不变模型判断也会跟着波动。这说明模型提取到的是“视觉特征”和“语言联想”之间的相关性而不是底层的物理不变性。3.3 结论三这会直接影响下游工程选型对做工程的人来说这篇论文最大的价值在于帮你建立预期。不要指望现阶段的通用模型能在机器人物料规划里承担多步物理预测它们更适合做视觉感知和高层语义理解而把力控、轨迹预测这类任务继续交给传统物理模拟器或数值优化方法。在自动驾驶场景也一样模型可以识别交通参与者和路况但遇到紧急情况下的多物体轨迹预测现阶段仍需要专门的预测模块来兜底不能完全依赖端到端大模型。科学 AI 方向则更适合把物理约束硬编码进网络结构比如用 PINN 的思路让模型在物理方程约束下做推断而不是期待模型自己“长出物理”。所以这篇论文不是“唱衰 AI”反而是在帮我们选型知道哪里能用、哪里不能用比盲目相信“大模型无所不能”要务实得多。4. 实操复现如何自己搭一套轻量物理能力评测4.1 工具选型从论文延伸出的最小方案论文整体工程链路比较复杂但如果你想自己复现一套简化版不需要太多东西。我建议的最小方案是“PyBullet Python 脚本 视觉语言模型 API”。PyBullet 是首选模拟器理由很实在开源、安装方便、自带 Python API、渲染渲染结果够用。用它搭小球、方块、斜坡、挡板这类基础物理场景非常快而且可以导出每个物体的实时位置、速度。如果你追求更真实的接触力学可以换 MuJoCo但 MuJoCo 的建模复杂度更高做快速原型不如 PyBullet 顺手。模型调用方面闭源 API 或本地部署的视觉语言模型都可以。评估早期阶段我建议先用 API因为落地快。等到你要大规模跑评测、需要控制数据隐私时再切到本地部署。4.2 一个简单的 PyBullet 场景生成示例下面这段代码是我复现时的起点生成一个斜面放一个小方块推进物理模拟记录方块的位置和速度并保存一帧图像用于模型推理。import pybullet as p import pybullet_data import numpy as np import time p.connect(p.DIRECT) # 无图形界面模式服务器上也稳定 p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath()) p.setGravity(0, 0, -9.8) p.setTimeStep(1.0 / 240.0) # 地面和斜面 plane_id p.loadURDF(plane.urdf) slope_id p.loadURDF( ramp.urdf, # 可以换成你自己的 urdf 或 sdf basePosition[0, 0, 0], baseOrientationp.getQuaternionFromEuler([0, 0, 0.5]), # 绕 z 轴旋转约 28.6 度 ) # 方块随机质量 box_id p.loadURDF(cube.urdf, basePosition[0.5, 0, 0.2]) p.changeDynamics(box_id, -1, massnp.random.uniform(0.5, 3.0)) # 推进 2 秒 for _ in range(240 * 2): p.stepSimulation() pos, orn p.getBasePositionAndOrientation(box_id) vel, ang_vel p.getBaseVelocity(box_id) print(final_pos:, pos) print(final_vel:, vel) # 保存图像用于喂给多模态模型 width, height 512, 512 view_matrix p.computeViewMatrix( cameraEyePosition[1.5, -1.5, 1.2], cameraTargetPosition[0, 0, 0.1], cameraUpVector[0, 0, 1], ) proj_matrix p.computeProjectionMatrixFOV(fov60, aspect1.0, nearVal0.01, farVal10) _, _, img, _, _ p.getCameraImage(width, height, viewMatrixview_matrix, projectionMatrixproj_matrix) rgb np.reshape(img, (height, width, 4))[:, :, :3] from PIL import Image Image.fromarray(rgb.astype(np.uint8)).save(scene.png) p.disconnect()这里有个我踩过的坑p.setTimeStep必须放在loadURDF之前否则模拟步长不会生效而且地面文件路径要依赖pybullet_data的搜索路径否则会报找不到 URDF。另外p.DIRECT模式不会渲染窗口但可以正常输出摄像头图像非常适合批量跑数据。4.3 评测题目与提示词设计生成场景只是第一步真正决定评测质量的是题目设计。论文把题目分为感知、理解、推理三层我也建议你按这个分层来。感知类题目示例“描述这张图片中所有物体的类型、颜色和大致位置。” 理解类题目示例“如果挡板的摩擦系数从 0.2 增加到 0.8滑块的停止位置会如何变化请只回答变近、变远、不变三种之一。” 推理类题目示例“根据图中初始状态请给出滑块在 1.5 秒后的 x 坐标和速度大小不要解释。”写提示词的时候有个关键细节给模型一个可解析的输出格式。我一般会让模型输出 JSON比如{answer: ...}这样后续解析和处理分数都方便。同时给模型一个“不确定”的选项允许它回答“无法判断”这能避免模型在所有题目上都硬猜方便计算覆盖率。还有一点每次评测最好生成 3 到 5 个参数变体比如质量不同、摩擦系数不同、初始位置不同。如果模型在变体之间给出矛盾答案就能判断它到底是在记题目还是在真正按物理规则推理。4.4 评测指标怎么定不能只盯准确率评测指标这事论文给了很好的示范。只看准确率会带来一个陷阱如果模型感知准、推理差那准确率可能被感知题目拉平看起来没那么糟等你把模型拿去跑具体任务才发现推理能力完全不够用。我建议按三层分别统计同时加两个辅助指标。指标计算方式作用分层准确率感知/理解/推理各自正确数 / 各自题目数避免总分掩盖单层短板覆盖率模型输出可解析且不是“无法判断”的比例判断模型是硬猜还是诚实放弃自洽率同一物理问题在不同参数变体下答案逻辑一致的比例判断是否真正理解因果路径校准度模型置信度 50% 的题目实际正确率是否接近 50%判断模型是否“不知道但假装知道”校准度这个指标容易被忽略但对工程选型很重要。一个准确率 60% 但总是高置信度错误的模型在无人监管的自动化场景里比准确率 50% 且能主动拒答的模型更危险。4.5 最小可行复现流程我整理一下完整流程照着做就能跑通定义场景模板比如“斜面落体”“双球碰撞”“挡板反弹”。用 PyBullet 随机生成物体形状、质量、摩擦系数、初速度并保存 ground truth。用同一帧渲染图像和物理状态生成题目三层分别出题。用统一 prompt 模板让模型对每道题输出 JSON。写解析器提取模型答案与 ground truth 比对。按分层统计准确率、覆盖率、自洽率、校准度并做多次重复实验。这套流程不用太多代码两三百行 Python 就能跑通数据量也不用太大每个场景生成 100 道题就足以暴露明显问题。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 模型输出格式不稳定解析器老炸我用 API 跑评测时最崩溃的就是模型偶尔不按 JSON 格式输出。有时候它多解释了一句话有时候把 JSON 放在 Markdown 代码块里解析器直接炸。我的解决办法是三层兜底第一提示词里明确要求“只输出 JSON不要解释”第二把 temperature 设到 0 附近降低随机性第三解析器不要用严格的json.loads先做提取操作把{...}部分截出来再解析。实在解析不了就记为“无法判断”纳入覆盖率统计而不是直接丢弃。5.2 结果波动大同题跑两次答案不一样这个问题在理解层和推理层特别明显因为模型输出存在采样随机性。解决方式很标准每个场景固定提示词跑 5 次采样取多数投票结果作为最终答案同时把每次的输出都存下来方便事后检查。如果 5 次采样结果都不一致那基本说明模型是在“蒙”而不是在“算”。另外推理类题目我建议把随机种子固定住尤其是 PyBullet 场景生成阶段。物理引擎对初始条件比较敏感种子不固定相当于你每次测的都不是同一道题。5.3 模型可能见过类似渲染图怎么防数据污染合成场景能大幅降低数据泄露风险但不能完全排除。解决办法是让渲染风格更“异类”使用随机颜色、抽象纹理、非常规形状。我试过把方块换成十二面体模型对它的物理能力判断立刻下降说明它以前很少见过这种物体形态。另一个办法是动态出题每次评测都重新生成随机种子旧的题目集永久弃用。这能让评测集像“流水一样流动”模型很难靠背题拿到高分。5.4 多模态模型的“视觉近视”细节看不清模型感知层出错很多时候不是因为它不理解物理而是因为图像分辨率不够或者目标太小。我的经验是不要在低分辨率下直接问细节。先把图像放大到模型支持的最高分辨率再配合目标检测前置先用 Grounding DINO 或 YOLO 把目标物体框出来再把裁剪后的局部图像连同原图一起输入给多模态模型。这个方法能显著提高感知层准确率让评测结果更能反映模型真实的物理推理能力。5.5 常见问题速查表问题典型症状排查方向解决方案输出乱码JSON 解析失败率超过 30%检查 prompt 和 temperature强制 JSON 格式、低温度、多次采样、容错解析感知不准物体数量都答错图像分辨率低 / 目标过小高分辨率输入、裁剪局部、检测模型前置推理层全崩数字预测完全不靠谱确认问题是否为定性转定量拆分成单步子问题逐步传递中间结果评分波动大同一题目多次结果不同采样随机性 / 物理模拟种子未固定多次投票、固定种子、报告方差模型只会硬猜覆盖率 100% 但校准度差模型没有“拒答”机制prompt 加“可回答无法判断”统计校准曲线5.6 我对复现的几点心得最后分享两个我从复现里悟到的经验属于文档里不会写的那种。第一个是感知和推理要分开跑。一开始我把感知和推理放在同一个 prompt 里让模型看完图直接输出预测。结果发现感知层的误差会被模型当成“已知事实”一路累积进推理结果导致推理误差大得离谱。后来改成两步第一步只做感知把识别到的物体位置、速度结果先存下来第二步把感知结果作为文本输入做推理。拆开之后推理层的表现立刻清楚了很多至少能区分模型到底是感知错了还是推理错了。第二个是模拟器步长会影响 ground truth。PyBullet 用 1/240 秒步长和 1/60 秒步长模拟同一段运动最终物体位置能差出好几个厘米而评测题目里的“正确答案”也随之变动。如果评测时模拟步长不固定你算出来的准确率差异可能不是模型造成的而是物理引擎本身的数值误差。所以我后来在评测配置里会强制固定setTimeStep并把物理引擎版本、Python 版本一起记录到日志里保证复现环境完全一致。6. 写在最后评估物理能力其实是在校准 AI 的“世界模型”这篇论文对我最大的触动是它把“重新评估”这件事本身的优先级拉高了。模型能力的增长当然重要但如果尺子本身是歪的我们看到的进步可能只是空中楼阁。现阶段的主流模型在物理感知上已经能打单步物理理解也算勉强能用但多步数值预测和反事实因果推理仍然非常薄弱。这不是某个模型的问题而是架构层面的系统性差距。就我个人的观察后续这个方向很可能会发展成“闭环评估”模型先做物理预测物理引擎执行后回传真实偏差再用偏差自动生成新的对抗性题目让测试集跟着模型能力一起进化。到那时候“重新评估”就不再是一次性工作而是模型迭代流程里的常规环节。真到了那一天我们对 AI 物理能力的认知才会真正跟上模型本身的进步速度。